| 求解凸优化问题的改进对称交替方向乘子法 |
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| 引用本文： | 蒋峰,党亚峥.求解凸优化问题的改进对称交替方向乘子法[J].上海理工大学学报,2020,42(3):269-274. |
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| 作者姓名： | 蒋峰 党亚峥 |
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| 作者单位： | 上海理工大学管理学院 上海 20093;上海理工大学管理学院 上海 20093 |
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| 基金项目： | 上海市自然基金资助项目（17ZR1419000）；河南省科技攻关项目（172102310252） |
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| 摘 要： | 对称交替方向乘子法(简称S-ADMM算法)是求解可分离凸优化问题的一种有效方法。该算法利用目标函数的可分离性,将原问题分解成多个极小化子问题,然后交替求解。能否有效地求解子问题对算法的有效性有重要影响。在很多实际应用中,不能精确地求解子问题,或者精确求解子问题花费代价较大。为解决这一问题,提出了一种改进的对称交替方向乘子法(简称MSADMM算法)。与一般的S-ADMM算法相比,该算法在x子问题中引入一个半近邻项,近似地求解x子问题,克服了之前算法的不足。在适当的假设下,证明了其收敛性。最后,通过数值计算说明了该算法的有效性。
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| 关 键 词： | 凸优化 改进的对称交替方向乘子法 收敛性 |
| 收稿时间： | 2019/5/30 0:00:00 |
A modified symmetric alternating direction method of multipliers for convex optimization problems |
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| JIANG Feng,DANG Yazheng.A modified symmetric alternating direction method of multipliers for convex optimization problems[J].Journal of University of Shanghai For Science and Technology,2020,42(3):269-274. |
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| Authors: | JIANG Feng DANG Yazheng |
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| Institution: | Business School, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | convex optimization modified symmetric alternating direction method of multipliers convergence |
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